车牌识别答辩课件

车牌识别技术研究--车牌识别技术研究--目录课题研究目的及意义国内外发展现状MATLAB简介车牌识别系统1.图像预处理2.车牌定位3.车牌字符分割4.车牌字符识别总结--2目录课题研究目的及意义--2课题研究目的及意义随着汽车在人们的工作、生产和生活中扮演着越来越重要的角色，汽车的保有量也在急速增加。由此带来的交通管理问题也变得越来越复杂，智能交通系统地建立是最好的解决方法。智能交通系统就是一项以信息通信技术为基础，使得道路、车辆、使用者三者紧密协调、和谐统一而建立起的在大范围内，全方位发挥作用的实时、准确、高效的运输管理系统，而智能交通系统地核心就是汽车牌照识别技术。

--3课题研究目的及意义随着汽车在人们的工作、生--3车牌识别技术的应用1、停车场收费管理系统2、高速公路超速自动化监管系统和高速公路收费管理系统3、公路布控管理系统4、城市交通路口的“电子警察”5、封闭式居民小区物业管理及重要部门的保安管理--4车牌识别技术的应用1、停车场收费管理系统--4国内外发展现状车牌识别技术研究在国外起步比较早，早在20世纪80年代，便有一些零零散散的图像处理方法用于车牌识别的某些具体应用。到目前，各国均也有适用于本国的车牌识别系统。各国的车牌识别产品虽然不同，但基本上都是基于车辆探测器的系统，设备投资都是相当的巨大。到现在我国也有了比较成熟的车牌识别产品，包括有中科院自动化研究所汉王公司的“汉王眼”，香港亚洲视觉科技有限公司的慧光车牌号码识别系统等。

--5国内外发展现状车牌识别技术研究在国外起步比较早，早在20世纪MATLAB简介MATLAB是一种基于向量（数组）而不是标量的高级语言，因而从本质上就提供了对图像的支持。MATLAB的图像处理工具箱提供了一整套用于图像处理、分析、可视化和算法开发的工具。用户可根据自身需求对图像进行一系列的处理，其中包括特征提取、分析形状和纹理以及对两幅图像进行匹配等。目前MATLAB软件已广泛运用到数字图像处理领域，故本次研究以MATLAB软件为平台实现车牌识别。

--6MATLAB简介MATLAB是一种基于向量（数组）而不是标量车牌识别系统车牌识别系统的流程图车牌图像采集对车牌进行定位车牌图像预处理输出识别结果车牌字符分割字符识别--7车牌识别系统车牌图像对车牌进行定位车牌图像输出识别车牌字符分图像灰度化因为彩色图像中包含了大量的无用信息，会在定位和识别中造成干扰，也会拖慢识别的速度，所以就需要将彩色图像进行灰度化处理，这就是图像灰度化。--8图像灰度化因为彩色图像中包含了大量的无用信息，会在定位和识1.车牌图像预处理车牌图像预处理流程图边缘检测图像腐蚀图像填充形态滤波--91.车牌图像预处理车牌图像预处理流程图边缘检测图像腐蚀图像(1)边缘检测

边缘是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，在车牌识别系统提取车牌位置占了很重要的地位。所以必须进行边缘检测。(2)图像腐蚀图像腐蚀对边缘图像进行腐蚀，经过腐蚀过后，图像中目标周围的边缘被腐蚀了，大大的缩小目标的范围。--(1)边缘检测--(3)填充图像

填充图像，就是对图像进行闭运算（先膨胀后腐蚀）。闭运算可以平滑图像的轮廓，它一般用来填充目标内的细小空洞和裂缝、连接断开的临近目标。

(4)形态滤波

最后进行形态滤波处理。图片经过形态滤波过后就去除图像中不相干的小对象。--11(3)填充图像--112.车牌定位观察经过预处理后得到的图像，车牌位置已经具有明显的矩形图样，通过对矩形区域的定位即可获得具体的车牌位置。其过程是首先将二值图像中所有为白色的点的坐标放入数组location_of_1中，对这些坐标进行计算，寻找x坐标与y坐标之和最大的点a与最小的点b，最大点a即为车牌的左上角，最小点b为车牌的右下角，通过这两个坐标就可以将车牌分割出来了。

--122.车牌定位观察经过预处理后得到的图像，车牌位置已经具有明显3.车牌字符分割车牌字符分割是对二值图像从左向右按列计算每一列之和，没有白点的列和为0，有白点的列和为非零，转换为逻辑1，记录下所有列和在0与1转换的列，即为需要切割的列，共有14列，可切出7个字符。切割出单个字符后，放入char_(i)中，并切割掉每个字符上下的空白区域，完成精确切割。

--133.车牌字符分割车牌字符分割是对二值图像从左向右按列计算每一4.车牌字符识别模板匹配的流程图建立识别样本库读取分割且归一化的字符将切割字符与模板库进行模板匹配识别完成，输出此模板对应值

待识别字符与模板字符相减，值越小相似度越大，找到最小的一个即为匹配的最好的--144.车牌字符识别模板匹配的流程图建立识别样本库读取分割且归一字符识别结果图--15字符识别结果图--15总结本次设计以MATLAB软件作为设计工具，通过对采集到的原始图像进行预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别才完成原始图像中车牌信息的识别。本次设计有待进一步研究和探讨的不足之处：(1)车牌定位运算量虽小，但对图像预处理要求高，否则不能精确定位(2)在复杂背景下对车牌信息的识别度不高